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Enregistrement W2980851981 · doi:10.1016/j.envpol.2019.113424

Particulate air pollution in Ho Chi Minh city and risk of hospital admission for acute lower respiratory infection (ALRI) among young children

2019· article· en· W2980851981 sur OpenAlexfundno aff
Ly Thi Mai Luong, Trần Ngọc Đăng, Dung Phung, Long Khanh Tran, Do Van Dung, Phong K. Thai

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBC Children's HospitalNational Health and Medical Research CouncilNational Foundation for Science and Technology Development
Mots-clésHo chi minhMedicineBronchiolitisEnvironmental healthHospital admissionAir pollutionPneumoniaRespiratory systemPediatricsAir pollutantsInternal medicineGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High levels of air pollutants in Vietnam, especially particulate matters including PM2.5, can be important risk factors for respiratory diseases among children of the country. However, few studies on the effects of ambient air pollution on human health have been conducted in Vietnam so far. The aim of this study is to examine the association between PM2.5 and hospital admission due to acute lower respiratory infection (ALRI) among children aged < 5 years old in Ho Chi Minh city, the largest city of Vietnam. Data relating PM2.5 and hospital admission were collected from February 2016–December 2017 and a time series regression analysis was performed to examine the relationship between PM2.5 and hospital admission including the delayed effect up to three days prior to the admission. We found that each 10 μg/m3 increase in PM2.5 was associated with an increase of 3.51 (95%CI: 0.96–6.12) risk of ALRI admission among children. According to the analysis, male children are more sensitive to exposure to PM2.5 than females, while children exposed to PM2.5 are more likely to be infected with acute bronchiolitis than with pneumonia. The study demonstrated that young children in HCMC are at increased risk of ALRI admissions due to the high level of PM2.5 concentration in the city's ambient air.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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